Prêt à vous perfectionner ? Regardez vers la périphérie (là où tout n'est pas qu'une question d'IA)
Alors que tout le monde s’inquiète de la conception et du développement de l’IA, l’informatique de pointe et l’IoT pourraient remodeler ou créer encore plus d’opportunités technologiques.
Les développements liés aux initiatives basées sur la périphérie et l'Internet des objets ne sont peut-être pas au sommet des cycles d'actualité actuels, mais il y a eu une énorme augmentation d'activité autour de l'informatique en périphérie. L'IoT et l'Edge pourraient même remodeler ou créer plus d'opportunités technologiques que l'intelligence artificielle, même si l'IA bénéficie actuellement de la part du lion de l'attention.
L'omniprésence de l'informatique de pointe et de l'IoT a été confirmée par une enquête menée auprès de 1 037 responsables et professionnels de l'informatique, qui a révélé que la logique de contrôle, ou l'automatisation intégrée, dépassait l'IA en tant que charge de travail d'informatique de pointe la plus courante (40 % à 37 %).
"Cela implique-t-il une attention renouvelée sur les aspects pratiques de la fourniture de solutions concrètes ? Seul le temps nous le dira", réfléchissent les auteurs de l'enquête.
L'enquête Eclipse révèle que le développement augmente dans tous les secteurs de l'IoT, y compris l'automatisation industrielle (33 %, contre 22 % un an auparavant), suivi de l'agriculture (29 %, contre 23 %), de l'automatisation des bâtiments, de la gestion de l'énergie et des villes intelligentes ( le tout à 24%). Java est classé comme le premier langage pour les passerelles IoT et les nœuds périphériques, tandis que C, C++ et Java sont les langages les plus largement utilisés pour les appareils contraints.
En ce qui concerne les exigences en matière de compétences, tout le monde semble s'inquiéter de la conception et du développement de l'IA. Cependant, la périphérie et l'IoT entraînent leurs propres exigences en matière de compétences.
"Les compétences clés dans la conception et la construction de systèmes de pointe impliquent de passer des approches traditionnelles de centre de données centralisées à la compréhension et à l'optimisation de la périphérie des réseaux et des infrastructures", a déclaré George Maddaloni, directeur de la technologie des opérations chez Mastercard, à ZDNET. « Nous devons traiter les données là où elles sont générées, en améliorant l'efficacité du flux de données et en réduisant le besoin d'envoyer de grandes quantités de données brutes pour les traiter de manière centralisée. »
Concevoir et construire des systèmes Edge et IoT "nécessite un ensemble unique de compétences", a déclaré à ZDNET Tony Mariotti, PDG de RubyHome. « Contrairement à l'informatique traditionnelle qui se concentre souvent sur le traitement centralisé des données, l'informatique de pointe exige une expertise dans les architectures décentralisées et le traitement des données en temps réel. Les professionnels doivent maîtriser l'intégration de l'IoT, la sécurité des réseaux et l'analyse des données. Ces compétences se concentrent sur des données rapides et sécurisées. manipulation au point de collecte, cruciale pour les applications nécessitant des informations immédiates.
Et oui, l’IA et l’apprentissage automatique figurent également dans les initiatives Edge et IoT. Cela est motivé par la demande de « systèmes plus intelligents et autonomes, capables de prendre des décisions en temps réel, directement au point de collecte des données », a déclaré à ZDNET Harshul Asnani, président de l'activité technologie, médias et divertissement de Tech Mahindra. « En traitant les données sur l'appareil lui-même plutôt qu'en s'appuyant sur des systèmes basés sur le cloud, ces appareils de pointe basés sur l'IA réduisent la latence, diminuent l'utilisation de la bande passante et améliorent les temps de réponse. Ceci est crucial pour les applications nécessitant une action immédiate, telles que les véhicules autonomes, les véhicules réels. -analyse temporelle dans le secteur manufacturier et les technologies des villes intelligentes.
Les informations dont les gestionnaires et les professionnels de la technologie ont besoin pour aller de l'avant avec l'Edge et l'IoT « incluent la nécessité de solutions évolutives pour gérer de gros volumes de données et l'importance de mesures de sécurité renforcées », a déclaré Mariotti. "Les professionnels ont appris à déployer des réseaux IoT complexes qui préservent l'intégrité et la confidentialité tout en traitant des données sensibles, une avancée cruciale pour toutes les entreprises axées sur la technologie."
Cela nécessite « de comprendre les nuances de la gouvernance des données et de l’analyse en temps réel », a reconnu Asnani. « À mesure que le traitement des données se rapproche de la périphérie, la gestion du volume, de la variété et de la vitesse des données générées par les appareils IoT devient une tâche complexe. Cela nécessite des cadres de gouvernance des données robustes pour garantir la qualité, la confidentialité et la conformité des données aux normes réglementaires.
Comme la périphérie et l'IoT sont plus susceptibles de nécessiter des capacités en temps réel, « l'analyse des données en temps réel ou quasi réel devient cruciale pour extraire instantanément des informations exploitables, exigeant des outils et des techniques analytiques plus sophistiqués », a ajouté Asnani. « L'adoption de l'analyse de pointe nécessite une adaptation technologique et un changement de mentalité, en donnant la priorité à l'agilité et à la capacité de prendre des décisions décentralisées. Comprendre ces aspects sera essentiel pour que les gestionnaires de données et les analystes puissent exploiter tout le potentiel de l'informatique de pointe et de l'IoT.
Tirer parti de la périphérie et de l’IoT s’est avéré essentiel pour MasterCard, qui gère des centres de traitement de données éloignés. L'empreinte périphérique « s'est déplacée vers quelque chose qui peut désormais utiliser à la fois le cloud privé et public », a déclaré Maddaloni. « Dans le cloud public, il existe désormais une série de régions « edge cloud » que nous pouvons utiliser pour les conteneurs ou pour une approche simplifiée dans notre cloud privé. Du point de vue de la résilience, nous pouvons désormais inclure à la fois une seule pile consolidée avec une puissance une unité de distribution pour la sauvegarde de l'énergie en cas de panne ainsi qu'une plateforme de sauvegarde cloud si nécessaire.
Les systèmes de pointe de Mastercard comprennent également des capteurs pour « surveiller les performances des moteurs, des pompes et des générateurs d'énergie de secours », a ajouté Maddaloni. "La capacité de ces capteurs à automatiser les réponses à certaines conditions, comme l'ajustement des systèmes de refroidissement ou la distribution d'énergie, minimise le besoin d'intervention humaine. Cette automatisation améliore non seulement l'efficacité mais permet également au personnel de se concentrer sur des tâches plus stratégiques."
Il y a sont également des capacités de durabilité, a déclaré Maddaloni. « L'IoT fournit des informations qui conduisent à des économies d'énergie, à la conservation de l'eau et à la durabilité globale des opérations. En optimisant l'utilisation des ressources, l'IoT contribue à créer des centres de données plus écologiques. »
L'évolution vers un traitement décentralisé des données « signifie que les professionnels doivent comprendre comment tirer parti de l'informatique de pointe pour améliorer l'efficacité opérationnelle et les processus décisionnels », a déclaré Mariotti de RubyHome. "Cela est particulièrement critique dans les secteurs qui s'appuient sur des analyses en temps réel, tels que les soins de santé, la finance et les opérations immobilières intelligentes."
Cela nous amène à la question de savoir si « Edge » est l’avenir auquel les professionnels de la technologie et des affaires doivent se préparer. « Avec la croissance exponentielle des données en périphérie et dans les environnements IoT, les capacités de calcul de pointe d'une entreprise pourraient devenir un avantage décisif », a déclaré Maddaloni. « Le volume croissant de données brutes nécessite de passer d'un traitement centralisé à un traitement en périphérie pour atténuer les contraintes de bande passante, réduire les coûts et résoudre des problèmes tels que la latence et la congestion du réseau.